内容提要
1) 获取需要下载数据的股票代码列表
2) 寻找可以下载数据的数据接口
3) 下载并保存数据
写在之前
之前我在《全A股市场财务指标数据汇总 - 知乎专栏》和《如何通过财务报表分析行业特征》两篇文章中提到并使用了Python，从反应来看，大家对于如何使用Python进行财务报表分析有比较浓厚的兴趣，这就是这篇文章存在的原因。
关于使用Python分析财务报表的场景，我认为主要有：1)同业分析：批量计算、比较，也就是将同业财务指标显示或者导出；2)选股：比如筛选近三年roe大于15%的公司、最近一期所有roe大于15%的公司等。如果是针对单个公司进行分析，给大家安利一下我之前提供的《一个财务分析小工具(Excel版) - 知乎专栏》，这个工具已经将主要科目及变动，增长分析等已经涵盖了，我自己现在也在用这个工具。一般来说选对工具也可以达到事半功倍的效果。。
本文分文上下两篇，上篇主要说数据采集，下篇主要讲通过财务指标进行比较和分析
有知友问为什么不直接分享代码，其实完成财务分析所需代码简单到爆，任何一个程序员写的都比我漂亮百倍(我只是网工狗里面代码写的较好的，也可能是网工狗里面财务分析较好的)，但是一方面当心别有用心的人滥用接口导致接口失效，另一方面爬取别人网站的数据终归是不太好的，所以里面涉及的财务接口并不适合公开出来。基于这些考虑，我之前分享的EXCEL工具也对代码部分加了密。同样，这一篇我也不打算公开分享代码而只分享思路，如果你有心，在主要财经网站都能找的到下载接口。接口都找到了，按照本文思路，很容易获得全市场上市公司财务数据。实在找不到的，可以私信我电子邮件地址，我可以把我的示例代码提供给大家参考。
对于大家提供的电子邮件地址，我个人承诺不会用于除了发送所须资料以外的其他用途。不过也建议大家保护好自己的隐私，尽量不要将联系方式留在评论区而通过私信，这样也方便我回复(放在评论区我经常会找不到，就没法回给你了)
本文虽然简单，但还是需要一定Python基础的，如果大家对Python一无所知但又比较感兴趣的话，建议搜一下""廖雪峰 Python3""的教程(Pyhon2已经过期不用了)，写的简单并且免费，本文示例代码基于Python3.5，演示平台为JupyterNotebook。关于环境的搭建，Windows系统可直接安装Anconda，啥都给你安装好。至于Linux等其他系统，我就默认你为IT人士了，想来部署个开发环境应该是小菜一碟。我不准备进行详细介绍。
财务数据的采集
啰嗦完了，言归正传，网络爬虫要解决问题主要有三个：
1) 爬什么？
2) 到哪里去爬？
3) 数据清洗、储存？
一、获取所有股票代码
为了爬取所有上市公司财务数据，我们首先需要取得所有上市公司的公司代码。这个在Python里面已经有了不错的解决方法。那就是使用Tushare财经库，可以获得所有股票代码、沪深300成份股等。如果没有安装，请使用 pip install tushare安装tushare财经库。官网：http://tushare.org
1)看看是tushare是否装好：
新建一个Notebook，在一个cell中键入Python代码
import tushare as tt.__version__ 输入后按SHIFT+ENTER运行，显示
这里是最新的0.8.2版。
2) 获取股票列表(在另一个cell中输入代码)：
stocks_df=t.get_stock_basics()stocks_df 这两句代码的作用，一是通过tushare财经库获取所有股票列表以及基本信息，并返回一些股票基本信息，如区域、行业、总资产这些数据，返回结果是一个pandas.DataFrame表格。取决于网络环境，该代码大概耗时5-6秒时间。返回结果：
返回值有20多个字段，我们只需要其中的一部分数据，可以使用ix切片，把股票代码，名称，区域，行业切出来。（比如我们只截取 name,area,industry字段）
stock_df=stock_df.ix[:,['name','industry','area']]# ix[行条件，列条件]，这里表示截取所有行，name,industry,area字段，返回一个DATAFRAMEstock_df如果你对一些新股不敏感，可以把数据保存为csv/xls文件方便多次使用
注意：将股票列表从文件中读出来后，股票代码前的‘0’会被自动处理掉，在做循环下载数据时要将‘0’加上去。
自此股票列表就拿到了。
二、寻找合适财务数据接口
由于Python能够直接处理的文件格式为xml/csv/json/xls文件，因此我们尽量查找能够提供此类格式的文本的数据接口。
另，我比较喜欢csv格式的文本，这种文本内容紧凑，可以说一个无用字节都没有。但是取得的数据可能并非自己所需的格式，所以需要将数据转换为自己需要的内容(为了说明数据清洗及转换过程，我这里专门选择了一个xls格式的财务接口)
2.1. 查找数据接口
很多财经网站都有提供下载财务报表的接口，由于我们已经拿到了所有股票列表，将股票代码依次传入下载接口，就可以获得所有股票财务数据了，我们先来查找可用的财务数据接口。
1) 打开任意财经网站股票专栏
2) 输入任意股票代码，比如600660，进入股票详情页
3) 查找诸如财务报表，财务数据，财务分析之类的字样，进入细分栏目。
4) 在这个栏目应该能够找到，下载或者导出之类的功能。现在重点来了，右键点击连接，选择复制链接地址
如果，下载数据 处是一个按钮而不是链接，可以使用Chrome先把数据下载下来，然后按Ctrl+J查看下载历史，就能看到下载地址了，如果还是不行，可能就要使用抓包工具之类的方式了。
5) 分析链接地址，查看传入股票代码的位置，比如，链接地址是： http://www.stock.com/report.jsp?id=600660 那么这个600660就是传入的股票代码了。
2.2. 通过程序下载数据
拿到接口地址后，我们可以通过程序下载数据了。
import requests as rostock_code = '600660'bs_url='http://soft-f9.eastmoney.com/soft/gp15.php?code={co}01&exp=1'.format(co=stock_code)ct = ro.get(bs_url).textct看到一堆乱码(其实不是乱码，是xml，稍后就说说转化为csv文本)
三、数据的清洗及保存
1) 数据清洗
获取的数据结构太过复杂，我们还需要将其进行清洗及转换，之前我在《几行代码获取EXCELL有效数据》这篇文章演示了数据的清洗，请参考原文，这里不再重复说明。
2) 数据保存
财务报表是有效期比较长的数据，为了避免每次使用时反复下载，可以将数据存储到本地。存储方式一般有文件方式或数据库方式。由于数据量不大，直接存为文件csv就可以了。不过为了方便取用，文件命名方式可以稍微注意下，比如命名为报表类型-股票代码.csv，这样以便于读取。
四、编写Python程序下载数据
#!/usr/bin/py# filename=RPDownloader.pyfrom modules.Utils import e2csvfrom modules.Fi import tcodeimport pandas as Pdimport requests as ro# 下载资产负债表def downloadBSRP(stocklist): num = 0 for c in stocklist: bs_url='http://soft-f9.eastmoney.com/soft/gp15.php?code={co}01&exp=1'.format(co=tcode(c)) ct = ro.get(bs_url).text to_file='bs{co}.csv'.format(co=tcode(c)) open(to_file,'w').write(e2csv(ct)) num = num + 1 return num函数返回值为成功下载报表数目（这里没有做容错处理，如果下载量比较大，需要做容错处理，另外，还须解决程序异常退出后，下次再次进入后避免反复下载已经下载的数据，另外，为了避免IP地址被封，须在下载一个后加上一个延迟，这些内容就留给大家下面去研究了），测试一下代码：
显示成功下载了两个股票资产负债表。
根据以上内容，利润表和现金流量表也就可以下载了。
写到这里，财务数据采集篇就算结束了。下一篇是说说如何使用这些数据进行财务分析。
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